根系是植物的重要组成部分，根系的生长状况可以反映该地区的气候以及土壤特性，根系的发达与否也能够反应出整株植物的健康情况。研究根系的生态参数是研究根系生长状况的基础，对农业、林业、生态的发展均具有重要意义。然而根系是隐藏在地表下的，不易直接对其进行观察。微根窗技术能够在不影响植物正常生长的前提下直接获取土壤中的根系图像，给植物根系的研究带来了极大的方便。因此，开发出一种能够处理植物根系图像并能准确进行根系参数定量分析的系统显得尤为重要。而如何实现植物根系图像的准确分割是后续对根系参数进行定量分析的基础和关键。本文重点研究了植物根系的图像分割算法，借助图像处理技术，在Matlab平台上设计并实现了植物根系图像处理与定量分析系统，根据根系图像的信息特征来进行根系参数的定量分析，并将测量结果保存下来用于分析根系生长状况。本文主要工作如下：①在图像分割方面，分别研究了阈值分割法、区域生长分割法、基于边缘检测的分割方法及基于特定理论的分割方法等，在Matlab环境下运用各类算法对根系图像进行了分割，并分析了各算法的优缺点。针对传统方法难以满足分割要求的问题，本文提出了一种植物根系图像中根系的自动分割方法，首先根据植物根系表现出的根系特性，设计高斯匹配滤波器对图像进行增强，然后利用Hessian矩阵获取到根系图像中根系的中心线，计算出中心线上所有像素点的方向，最后采用改进的定向局部对比度方法检测出中心线两侧的根系像素得到分割后的图像。利用图像分割的技术评价方法，对本文提出的自动分割方法进行了评价及分析。②在定量分析方面，在分割的基础上，根据细化后根系象素的特征及根系图像像素尺寸与实际尺寸之间的线性关系，按照用户设置的直径分级范围，分析并计算出各级根系的平均直径、长度、表面积、体积等参数。③在Matlab R2012a环境下对植物根系图像处理与定量分析系统进行了设计与实现。主要对图像读取显示及保存、图像分割、定量分析、分析结果展示、结果数据保存及批处理等模块进行了设计开发。本文通过研究植物根系图像分割算法，构造了植物根系图像处理与定量分析系统，能够为根系相关领域的研究人员提供可靠的根系形态参数数据，在帮助研究人员掌握根系生长状况方面具有重要意义。